簡介
眾所周知，Databricks 主導著開源大數據社區 Apache Spark、Delta Lake 以及 ML Flow 等眾多熱門技術，而 Delta Lake 作為數據湖核心存儲引擎方案給企業帶來諸多的優勢。
《Delta Lake數據湖專題系列5講》由阿里雲 DDI 團隊翻譯整理自大數據技術公司 Databricks 針對數據湖 Delta Lake 系列技術文章。閱讀完此係列文章可以幫助您達到入門級，對數據湖Lakehouse有整體上的認識和應用，掌握理論知識體系。
此外，阿里雲和 Apache Spark 及 Delta Lake 的原廠 Databricks 引擎團隊合作，推出了基於阿里雲的企業版全託管 Spark 產品——Databricks 數據洞察，該產品原生集成企業版 Delta Engine 引擎，無需額外配置，提供高性能計算能力。有興趣的同學可以搜索` Databricks 數據洞察`或`阿里雲 Databricks `進入官網，或者直接訪問https://www.aliyun.com/product/bigdata/spark 瞭解詳情。
內容回顧
第一篇：
標題：【詳談 Delta Lake 】系列技術專題 之 基礎和性能（Fundamentals and Performance）
譯者： 韓宗澤（棕澤），阿里雲計算平臺事業部技術專家，負責開源大數據生態企業團隊的研發工作
目錄：
- Chapter-01 Delta Lake 基礎：為什麼可靠性和性能很重要？
- Chapter-02 深入理解事務日誌（Transaction Log）
- Chapter-03 如何使用 Schema 約束（Schema Enforcement）和演變（Schema Evolution）
- Chapter-04 Delta Lake DML 語法
- Chapter-05 在 Delta Lake 中使用 Data Skipping 和 Z-Ordering 來快速處理PB級數據
第二篇：
標題：【詳談 Delta Lake 】系列技術專題 之 特性（Features）
譯者： 張鵬（卓昇），阿里雲計算平臺事業部技術專家
目錄：
- Chapter-01 為什麼使用 Delta Lake 的 MERGE 功能？
- Chapter-02 使用 Python API 在 Delta Lake 數據表上進行簡單，可靠的更新和刪除操作
- Chapter-03 大型數據湖的 Time Travel 功能
- Chapter-04 輕鬆克隆您的 Delta Lake 以方便測試，數據共享以及進行重複的機器學習
- Chapter-05 在 Apache Spark 上的 Delta Lake 中啟用 Spark SQL 的 DDL 和 DML 語句
第三篇：
標題：【詳談 Delta Lake 】系列技術專題 之 湖倉一體（ Lakehouse ）
譯者： 韓宗澤（棕澤），阿里雲計算平臺事業部技術專家，負責開源大數據生態企業團隊的研發工作
目錄：
- Chapter-01 什麼是湖倉一體？
- Chapter-02 深入探討 Lakehouse 和 Delta Lake 的內部工作原理
- Chapter-03 探究 Delta Engine
第四篇：
標題：【詳談 Delta Lake 】系列技術專題 之 Streaming（流式計算）
譯者： 馮加亮（加亮），阿里雲計算平臺事業部大數據工程師
目錄：
- Chapter-01 使用 Delta Lake 解決流式數據入湖的難題
- Chapter-02 使用 Delta Lake 簡化股票行情數據的分析
- Chapter-03 Tilting Point 遊戲公司是如何使用 Delta Lake 處理流數據
- Chapter-04 使用 Delta Lake 構建流媒體視頻的解決方案
第五篇：
標題：【詳談 Delta Lake 】系列技術專題 之 客戶用例（ Customer Use Case)
譯者： 韓宗澤（棕澤），阿里雲計算平臺事業部技術專家，負責開源大數據生態企業團隊的研發工作
目錄：
- Chapter-01 Healthdirect Australia : 使用 Databricks 提供個性化和安全的在線患者護理
- Chapter-02 Comcast：使用Delta Lake和MLflow轉換查看器體驗
- Chapter-03 Viacom18: 從 Hadoop 遷移到 Databricks ，以提供更多吸引人的體驗
獲取更詳細的 Databricks 數據洞察相關信息，可至產品詳情頁查看：
https://www.aliyun.com/product/bigdata/spark
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